On the consistency of bootstrap for matching estimators
匹配估计量的 Bootstrap 一致性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究平均处理效应的最近邻匹配估计及其 Bootstrap 推断，直接对应因果推断方向。
反馈分类问题
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匹配估计量的 Bootstrap 一致性
- 研究问题
- 固定匹配数量时最近邻匹配估计的普通 Bootstrap 存在不一致性；当匹配数量随样本增长时，这一问题能否消失？
- 方法与思路
- 作者针对平均处理效应的原始最近邻匹配估计量开展理论分析，研究匹配数量趋于无穷时普通 Bootstrap 的一致性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，当匹配数量发散时普通 Bootstrap 可获得一致性，并据此将所讨论的不一致性归因于固定匹配数量。
- 阅读关注点
- 应核对匹配数量相对样本量的增长限制、数据与匹配条件、Bootstrap 实施方式，以及一致性对应的统计量和分布。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实；摘要未列出其他正则条件，不能将匹配数量发散视为无条件充分条件。
原文摘要
In a landmark paper, Abadie and Imbens (2008) showed that the naive bootstrap is inconsistent when applied to nearest neighbor matching estimators of the average treatment effect with a fixed number of matches. Since then, this finding has inspired numerous efforts to address the inconsistency issue, typically by employing alternative bootstrap methods. In contrast, this paper shows that the naive bootstrap is provably consistent for the original matching estimator, provided that the number of matches, $M$, diverges. The bootstrap inconsistency identified by Abadie and Imbens (2008) thus arises solely from the use of a fixed $M$.